from __future__ import annotations

import uuid
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Union

from dirty_equals import IsUUID
from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import snapshot


@dataclass
class Item:
    id: uuid.UUID
    name: str
    price: float
    tags: list[str] = field(default_factory=list)
    description: Union[str, None] = None

import uuid

import pytest
from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel


class MyUuid:
    def __init__(self, uuid_string: str):
        self.uuid = uuid_string

    def __str__(self):
        return self.uuid

    @property  # type: ignore
    def __class__(self):
        return uuid.UUID

    @property
    def __dict__(self):

from datetime import datetime, time, timedelta
from typing import Union
from uuid import UUID

from fastapi import Body, FastAPI

app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def read_items(
    item_id: UUID,
    start_datetime: datetime = Body(),
    end_datetime: datetime = Body(),
    process_after: timedelta = Body(),
    repeat_at: Union[time, None] = Body(default=None),
):

                                "schema": {
                                    "title": "Item Id",
                                    "type": "string",
                                    "format": "uuid",
                                },
                                "name": "item_id",
                                "in": "path",
                            }
                        ],

* Validación de datos.
* Anotación y documentación automática.

## Otros tipos de datos { #other-data-types }

Aquí hay algunos de los tipos de datos adicionales que puedes usar:

* `UUID`:
    * Un "Identificador Universalmente Único" estándar, común como un ID en muchas bases de datos y sistemas.
    * En requests y responses se representará como un `str`.
* `datetime.datetime`:

    IPv6Interface,
    IPv6Network,
)
from pathlib import Path, PurePath
from re import Pattern
from types import GeneratorType
from typing import Annotated, Any, Callable, Optional, Union
from uuid import UUID

from annotated_doc import Doc
from fastapi.exceptions import PydanticV1NotSupportedError
from fastapi.types import IncEx
from pydantic import BaseModel
from pydantic.color import Color

Например, вы не можете поместить Pydantic-модель в `JSONResponse`, не преобразовав её сначала в `dict` с помощью преобразования всех типов данных (таких как `datetime`, `UUID` и т.д.) в совместимые с JSON типы.

В таких случаях вы можете использовать `jsonable_encoder` для преобразования данных перед передачей их в ответ:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

package org.codelibs.fess.api.engine;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.Locale;
import java.util.UUID;

import org.apache.catalina.connector.ClientAbortException;
import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.codelibs.core.io.CopyUtil;

Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:

Sie können beispielsweise kein Pydantic-Modell in eine `JSONResponse` einfügen, ohne es zuvor in ein `dict` zu konvertieren, bei dem alle Datentypen (wie `datetime`, `UUID`, usw.) in JSON-kompatible Typen konvertiert wurden.

In diesen Fällen können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, um Ihre Daten zu konvertieren, bevor Sie sie an eine Response übergeben: